TextRNN @ 目录 TextRNN 1.基本概念 1.1 RNN和CNN的区别 1.2 RNN的几种结构 1.3 多对多的RNN 1.4 RNN的多对多结构 1.5 RNN的多对一结构 1.6 RNN的缺点 2.实验 2.1 实验步骤 2.2 算法模型 1.基本概念 1.1 RNN和CNN的区别 并非刚性地记忆所有固定⻓度的序列,⽽是通过隐藏状态来存储之前时间步的信息 1.2 RNN的几种结构 一对一,一对多,多对一,多对多(长度相等/不等) 多个输入时,由a和x生成y和下一个a, 这一过

  今天将的还是cs224d 的problem set2 的第三部分习题, 原来国外大学的系统难度真的如此之大,相比之下还是默默地再天朝继续搬砖吧 下面讲述一下RNN语言建模的数学公式: 给出一串连续的词x1,x2...xt关于预测其后面紧跟的词xt+1的建模方式是: vj是词库中的某个词.实现一个循环神经网络,此网络利用隐层中的反馈信息对"历史记录"x1,x2...xt进行建模: $h^{(0)}=h_{0}\epsilon R^{D_{h}}$是隐藏层的初始化向量 $x^{(t)}

Bi-LSTM @ 目录 Bi-LSTM 1.理论 1.1 基本模型 1.2 Bi-LSTM的特点 2.实验 2.1 实验步骤 2.2 实验模型 1.理论 1.1 基本模型 Bi-LSTM模型分为2个独立的LSTM,输入序列分别以正序和逆序输入至2个LSTM模型进行特征提取,将2个输出向量进行拼接后形成的词向量作为该词的最终特征表达(因此底层维度是普通LSTM隐藏层维度的两倍) 1.2 Bi-LSTM的特点 Bi-LSTM的模型设计理念是使t时刻所获得特征数据同时拥有过去和将来之间的信息 实验证

原文转载:http://licstar.net/archives/328 Deep Learning 算法已经在图像和音频领域取得了惊人的成果,但是在 NLP 领域中尚未见到如此激动人心的结果.关于这个原因,引一条我比较赞同的微博. @王威廉:Steve Renals算了一下icassp录取文章题目中包含deep learning的数量,发现有44篇,而naacl则有0篇.有一种说法是,语言(词.句子.篇章等)属于人类认知过程中产生的高层认知抽象实体,而语音和图像属于较为底层的原始输入信号,所以

转自licstar,真心觉得不错,可惜自己有些东西没有看懂 这篇博客是我看了半年的论文后,自己对 Deep Learning 在 NLP 领域中应用的理解和总结,在此分享.其中必然有局限性,欢迎各种交流,随便拍. Deep Learning 算法已经在图像和音频领域取得了惊人的成果,但是在 NLP 领域中尚未见到如此激动人心的结果.关于这个原因,引一条我比较赞同的微博. @王威廉:Steve Renals算了一下icassp录取文章题目中包含deep learning的数量,发现有44篇,而na

LSTM 目录 LSTM 1.理论 1.1 LSTM与RNN 1.1.1 RNN的缺点 1.1.2 LSTM 1.2 LSTM基本结构 2.实验 2.1 实验步骤 2.2 算法模型 1.理论 1.1 LSTM与RNN 1.1.1 RNN的缺点 如果训练非常深的神经网络,对这个网络做从左到右的前向传播和而从右到左的后向传播,会发现输出\(y^{<t>}\)很难传播回去,很难影响前面的权重,这样的梯度消失问题使得RNN常常出现局部效应,不擅长处理长期依赖的问题 和梯度爆炸不同的是,梯度爆炸会使得参

http://www.52nlp.cn/%E6%96%AF%E5%9D%A6%E7%A6%8F%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%B8%8Enlp%E7%AC%AC%E5%9B%9B%E8%AE%B2%E8%AF%8D%E7%AA%97%E5%8F%A3%E5%88%86%E7%B1%BB%E5%92%8C%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C 斯坦福大学深度学习与自然语言处理第四讲:词窗口分类和神经网络 3条回复 斯

“本文是国内Go语言大中华区首席布道师——许式伟,在QCon2015上海站上的分享.他预测Go语言10年内一定会超过C和java,并且统治这一个10年. Go语言语法及标准库变化 Go从1.0版本到现在(2015年)已经有三年多的时间,大的版本发布了五个,下面大家一起看看每个大版本分别都改了什么,当然这里不可能把所有的细节都提到,但我认为重要的会提出来. 首先是Go1.1,Go1.0于2012年4月发布,此后基本维持了每半年发布一个新版本的时间间隔.Go1.5比较例外,在Go1.5的拖累下,Go

选自Medium 作者:Tomasz Kielar 京东云开发者社区编译 当前的商业格局受到了众多新技术的影响,有时确实让人很难能跟上技术迭新的速度.虽然很多人都熟悉工业4.0和物联网(IoT)这两个词,这里面包含了太多的技术内容以及商业应用上的含义,而Digital Twin则是另一个正在稳步升起的下一波接力词汇. 事实上,很多人都认为Digital Twin是物联网的自然演进.毕竟,如果所有内容都已经以某种数字形式或其他形式被连接起来,为什么不让它"顺理成章"地进入下一个进程呢?

在2014年的移动互联网领域,“魔漫相机”是一款值得关注的产品.虽然没有腾讯.百度或阿里巴巴等大资源的支持,但是这款应用一上线就在中国市场发展迅猛,日下载量超过80万次,最高一日达300万次.类似的成绩在另一款轻量级应用“脸萌”身上再次上演:2014年4月产品上线:5月掀起了用户下载的热潮:6月的某一天,激活下载的用户数达到500万,刷新了“魔漫相机”创下的纪录. 以这两款移动互联网应用为代表的“爆款”产品,从进入社交网络的那一刻起就急速狂奔.这种势头还造成了一个独特的现象.“魔漫相机”创始人黄

2G环境下资源下载有一定概率失败,客户端日志显示收到403错误 问题现象: 测试同学在使用联通号码在移动网络环境下,访问连接得到的response_code出现是403,导致资源读取失败表情显示异常. 问题重现步骤: 资源都存放在res.domain.com域名下.如:http://res.domain.com/test_path_to_res/1001.json 当在该移动网络环境下 a. 在使用域名的url访问时,连接正常,读取正常,表情显示正常. b. 当后台push下来相应的ip代替re

阿里接到一个电话说练习和比赛智能二选一, 真的很伤心, 练习之前积极老龄化的权利. 要总结ODPS下一个 写map / reduce 并进行购买预测过程. 首先这里的hadoop输入输出都是表的形式, 我们须要一张输入表和一张输出表. 输入表为 提供的 t_alibaba_bigdata_user_brand_total_1  输出表为自己定义的wc_out wc_out 须要预先定义.  以下的实例的功能是合并用户对商品的操作并记录反复次数, 创建的wc_out表结构为: create tab

众所周知,目前我们所处的以互联网为代表的新经济时代,有两个重要的特征一是客户价值至上,二是人力资本主权.围绕这两个基本特征,我们需要重新架构我们的商业模式和创新人力资源管理思维.模式.工具和方法. 人力资源管理可以分开来看,一个是管,强调权力驱动,强调秩序和规范,这是传统工业化的科层型组织的基本要求.我们传统的人力资源管理也着重于此,比如设计严密的职位化管理系统,比如严格规范的绩效考核,其目的都是在控制.二是理,理是什么?理是以人为本,尊重人性,承认个体本身的独立价值,激活人的价值创造本能.所以

强化学习使用的是bellmen方程,即当前奖励值 = max(当前位置的及时奖励 + discout_factor * 下一个方向的奖励值)   discount_factor表示奖励的衰减因子 使用的是预先制造好的九宫格的类 代码说明: env.nA,即每个位置的下一个方向的个数为4 env.nS 表示九宫格的大小为16 env.P[state][a] 表示九宫格对应位置的方向,返回的是prob概率, next_state下一个位置,reward及时奖励, done是够到达出口 env.sha

序言 电商,是随着中国互联网经济的持续发展所成长起来的.淘宝.京东这些电商从交易额和影响力上看都位列中国最为成功.最具话题性的互联网企业之中.尽管近几年中国经济有所放缓,但中国消费市场的增长速度仍有望保持世界领先水平,在线购物的热情非但没有消减,电商业务反而有蒸蒸日上的趋势. 而且随着近年来智能手机的普及,电商发展呈现了不同的发展趋势.中国电商领域朝着移动化的方向快速转型,大型综合类电商平台移动端销售额占比逐年递增,特卖.返利.跨境电商.二手等各类细分类型App如雨后春笋般出现.移动电商的势不可

“用户体验非常重要”.“没有用户体验就没有产品”.“UX就是一切”.不知道从何时开始,用户体验(UX) 这个名词已经变得如此多见了,但是人们真正的认识.认清了什么是用户体验了吗?设计师们常挂在嘴边的用户体验就是用户真正需要的吗?一些自称自己是用户体验设计师的“专家”,或许他们还没有搞清什么是UX呢,“用户体验”一词会不会是下一个热词呢? “用户体验”为什么变成“热词”?   UX设计起源于20世纪40年代末,那时机器操作较为复杂并且很难在人们日常生活中普及,直到20世纪90年代才有了用户体验的概

AngularJS AngularJS是web应用的下一个巨头. AngularJS如果为创建web应用而设计,那它就是HTML的套路了.具有数据绑定, MVW, MVVM, MVC, 依赖注入的声明式模板和出色的可测试性都是用纯客户端 JavaScript来实现的! AngularJS 是一个创建富客户端应用的JavaScript MVC框架,它组织良好,经过严格测试,多功能,强大并且十分灵活.你仍然需要具有服务端后台,但大多数的用户交互逻辑将优雅地放到客户端上处理. AngularJS是一个

简评:人类语言非常博大精妙,同一句话在不同的语境下,就有不同的含义.连人类有时候都不能辨别其中细微的差别,机器能吗?这就是人工智能的下一个巨大挑战:理解语言的细微差别.本文原作者是 Salesforce 的首席科学家 Richard Socher. 语言是人类独有的能力,是我们智慧的体现.但是通过人工智能(我们为机器提供语言能力的NLP)为我们如何使用语言打开了一个新的可能性领域. 今天,Alexa 能够帮你调节智能灯的亮度,也可以告诉你世界另一端的天气状况.在 Google 最近的 Duple

在16年3月30号微软的全球开发者大会Build上发布了Bot Framework,微软认为下一个big thing是Conversation as a Platform,简称CaaP,中文应该叫做"对话即平台".在我们的下个时代,我们将会处在对话即平台的时代,不管是一个屏幕,一个桌子,一个冰箱,甚至是人,都是一个app,都是一个对话的窗口,所有的交互都通过对话来完成.起床,你用自然语言唤起梳妆台的镜子显示今日的天气,还有新闻.家里的小娜(Cortana)提醒你要赶紧出门,路上因为限号

本文作者 Nikolai Yakovenko 毕业于哥伦比亚大学,目前是 Google 的工程师,致力于构建人工智能系统,专注于语言处理.文本分类.解析与生成. 生成式对抗网络-简称GANs-将成为深度学习的下一个热点,它将改变我们认知世界的方式. 准确来讲,对抗式训练为指导人工智能完成复杂任务提供了一个全新的思路,某种意义上他们(人工智能)将学习如何成为一个专家. 举个对抗式训练的例子,当你试图通过模仿别人完成某项工作时,如果专家都无法分辨这项工作是你完成的还是你的模仿对象完成的,说明你已经完